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	<title>胸有成竹：数据分析的SPSS和SAS EG进阶</title>

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	  <div style="width: 1200px; height: auto; margin: 0 auto; background: #fff;">
<p style="color:#000;line-height:50px;font-size:25px;">胸有成竹：数据分析的SPSS和SAS EG进阶</p>
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      <p style="color:#000;line-height:50px;font-size:25px;">作者简介</p>
<p>　      
      <div id="authorIntroduction2">
        <div>
          <div id="authorIntroduction3">
            <div>
              <h2>经管之家（www.jg.com.cn）：原人大经济论坛，于2003年成立，致力于推动经管学科的进步，传播优秀教育资源，目前已经发展成为国内*的经济、管理、金融、统计类的在线教育和咨询网站，也是国内最活跃和*影响力的经管类网络社区。经管之家从2006年起在国内最早开展数据分析培训，累计培训学员数万人。在大数据的趋势背景下，创新&ldquo;CDA数据分析师&rdquo;品牌，致力于为社会各界数据分析爱好者提供*质、最科学、最系统的数据分析教育。截至2016年3月已成功举办40多期系统培训，培训学员达3千余名；CDA认证考试已成功举办三届，报考人数上千人；中国数据分析师俱乐部（CDA CLUB），每周线下免费沙龙活动，已举力40多期，累积会员2千余名；中国数据分析师行业峰会（CDA　Summit），一年两届，参会人数皆达2千余名，在大数据领域影响力超前。&ldquo;CDA数据分析师&rdquo;队伍在业界不断壮大，对数据分析人才产业起到了巨大的推动作用。<br>
                <br>
              常国珍，北京大学商学博士，法学硕士。曾就职于亚信科技BOC部门、方正国际金融事业部、德勤管理咨询信息技术系统咨询部。SAS公司资深讲师，Oracle大数据讲师，多家金融信息部门和金融高科技公司数据挖掘技术顾问。从事征信数据集市与信用风险建模、客户价值提升等数据挖掘项目。擅长基于个体行为分析的价值发现和信用建模。研究方向为宏微观接合研究，兴趣点在于宏观环境变化对微观主体行为的经济后果分析及价值投资。</h2>
              <p>&nbsp;</p>
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          </div>
          <div id="catalog">
          <div>
          <br>
</div></div><div id="authorIntroduction"><div>
</div></div><div style="border-bottom: 2px solid red;">
    <p style="color:#000;width:15%;background:#F00;line-height:50px;font-size:25px;">作品简介</p>
    </div>
	  <p>　
	  <div id="content">
	    <div>
	      <p>　　</p>
	      <div id="content">
	        <div>本书共5章，涉及使用SAS EG做数据分析的主要分析方法。其中，第1章为数据分析方法概述，第2章至第4章为横截面数据分析方法。第5章为时间序列分析方法。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的思考和练习题。 本书是一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据分析的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及到，而且都辅以图形作形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。</div>
          </div>
	      <div id="authorIntroduction">
	      <div>
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	      <p><span><br>
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          </p>
</div></p><div>
      <br>
    </p>
     </div>
   <div style="border-bottom: 2px solid red;">
    <p style="color:#000;width:15%;background:#F00;line-height:50px;font-size:25px;">目录</p>
    </div>
   <pre>第1 章 数据分析方法概述 1<br>1.1 数据分析概述 .. 2<br>1.1.1 数据分析过程 2<br>1.1.2 数据分析的商业驱动 3<br>1.2 数据分析与挖掘方法分类介绍 . 5<br>1.2.1 描述性——无监督的学习 . 7<br>1.2.2 预测性——有监督的学习 .. 10<br>1.3 数据分析的方法论 . 12<br>1.3.1 数据挖掘的项目管理方法论：CRISP-DM 13<br>1.3.2 数据整理与建模的方法论：SEMMA .. 14<br>1.3.3 SAS EG 和SPSS 任务菜单编排与SEMMA 之间的关系. 16<br>第2 章 描述数据特征 .. 19<br>2.1 认识数据类型 20<br>2.2 单变量描述统计方法 21</pre>
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   <div id="attachImage">
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    </p>  
        <div style="border-bottom: 2px solid red;">
    <p style="color:#000;width:15%;background:#F00;line-height:50px;font-size:25px;">节选</p>
    <h1 title="中欧经管图书·开放式创新：创新方法论之新语境"><span id="extract-show">数据分析过程<br>
        <br>
        数据分析的目的是为业务发展答疑解惑。他描述了&ldquo;过去发生了什么&rdquo;、&ldquo;现在正在发生什么&rdquo;和&ldquo;未来可能发生什么&rdquo;。根据分析的级别，分为常规报表、即席查询、多维分析（又称为钻取或者OLAP）、警报、统计分析、预报（或者时间序列预测）、预测型建模（预测性（predictive）模型）和优化<br>
        <br>
        （1）常规报表：常规报表广为人知，它们通常按照一定的周期产生，对过去一段时间、一定范围内所发生的事实进行记录。它们对了解业务现状非常有用，但是却无法据此进行长期决策。标准报表主要用于回答&ldquo;发生了什么&rdquo;和&ldquo;什么时候发生&rdquo;这样的问题。典型的标准报表包括月度或季度的财务报告。<br>
        <br>
        （2）即席查询：即席查询往往通过对一系列数据（组合）的要求来&ldquo;回答&rdquo;一些常见的业务问题。即席报表主要用于解决类似&ldquo;多少&rdquo;、&ldquo;频次如何&rdquo;和&ldquo;在哪里&rdquo;这样的问题。记录每种产品每天销量的定制报表就属于即席报表。<br>
        <br>
        （3）多维分析（又称为钻取或者OLAP 技术）：OLAP 技术可以帮助了解更多细节信息，它可以帮助客户自己操纵数据，找出诸如&ldquo;多少&rdquo;、&ldquo;什么&rdquo;和&ldquo;哪里&rdquo;之类问题的答案。OLAP 技术主要解决的是&ldquo;问题出在哪里&rdquo;和&ldquo;我如何找到问题的答案&rdquo;这样的问题。例如，对不同类型的客户通话行为进行排序，找出他们的通话特征就需要运用到OLAP 技术。<br>
        <br>
        （4）警报：当问题发生时你可以通过告警及时获知，并且可以在将来发生类似情况时引起注意。告警可以通过电子邮件、网络频道、记分卡或者仪表盘的形式给出。警报的过程需要确认的是引起注意的触发点，以及一旦报警需要采取什么行动。比如，销售总监在销售情况与销售目标差距大时会收到告警信息。<br>
    </span>
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      </h1><div>             
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